[发明专利]一种基于深度卷积对抗生成网络的水泥混凝土材料试验数据增强方法在审
| 申请号： | 202111343969.5 | 申请日： | 2021-11-14 |
| 公开（公告）号： | CN114091654A | 公开（公告）日： | 2022-02-25 |
| 发明（设计）人： | 侯越;赵世博;陈宁;刘卓;陈艳艳 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G01N33/38 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 沈波 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度卷积对抗生成网络的水泥混凝土材料试验数据增强方法，结合深度卷积对抗生成网络对小批量试验数据进行扩增，以达到深度学习模型预测精度提升的效果。使用计算机技术对原始试验数据进行变量统计分析及数据集制作。本发明先对室内抗压强度试验获取的数据进行深度卷积对抗生成网络数据增强，学习试验数据之间的关键信息，使得试验数据样本物理特征相对更加明显，更易被机器捕捉特征，有助于提高模型的预测精度和泛化能力，减少过拟合。在此基础上，基于深度学习模型一维卷积神经网络(1DCNN)和二维卷积神经网络(VGG)对扩增后的实验数据集进行混凝土抗压强度预测。此外，本发明不仅可以节约人工和时间成本，还可以为后续的道路材料性能分析奠定基础。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 对抗 生成 网络 水泥 混凝土 材料 试验 数据 增强 方法 | ||
【主权项】：
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